Disciplina
Optimização Multidisciplinar de Aeronaves
Área
Área Científica de Mecânica Aplicada e Aeroespacial > Mecânica Aeroespacial
Activa nos planos curriculares
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Nível
O processo de avaliação inclui um conjunto de 3 trabalhos a realizar durante o semestre e um projecto final. Com os trabalhos, os alunos aprenderão a formular e solucionar problemas utilizando ferramentas numéricas. Para projecto final, o aluno poderá identificar um problema de MDO que melhor se enquadre com os seus interesses científicos. A avaliação do projecto final inclui relatório e apresentação oral.
Tipo
Não Estruturante
Regime
Semestral
Carga Horária
1º Semestre
2.0 h/semana
140.0 h/semestre
Objectivos
Esta cadeira aborda os métodos de projecto óptimo multidisciplinar (MDO), proporcionando uma visão integradora em sistemas complexos onde diversas áreas, tais como aerodinâmica, estruturas, propulsão, estabilidade e controlo, emissões e ruído, e custo, competem entre si na solução óptima de um projecto aeroespacial. Pretende-se que os alunos desenvolvam competências na: - Identificação das diversas disciplinas envolvidas num projecto; - Selecção das ferramentas de análise para cada disciplina; - Utilização de técnicas de optimização clássicas e novas técnicas multidisciplinares; - Definição matemática de problemas de optimização (variáveis de projecto, funções objectivo e constrangimentos); - Selecção de métodos de optimização adequados; - Selecção do tipo de acoplamento multidisciplinar e de decomposição adequada; - Resolução numérica de problemas de MDO.
Programa
1. Introdução ao projecto óptimo multidisciplinar (a) Perspectiva histórica (b) Terminologia, definição e classificação de problemas de optimização 2. Revisão de optimização clássica (a) Optimização 1-D e multi-variável (b) Optimização baseada em gradientes (c) Optimização com constrangimentos (d) Métodos de análise de sensibilidade (e) Optimização sem gradientes 3. Estratégias de projecto óptimo multidisciplinar (a) Abordagem all-in-one (b) Abordagem baseada em decomposição 4. Introdução a arquitecturas MDO (a) Optimização sequencial (b) Optimização monolítica (AAO,MDF,IDF) (c) Optimização bi-nível (CO,CSSO,BLISS,ATC) 5. Arquitecturas MDO - Optimização monolítica MDF (a) Acoplamento dos módulos de análise (b) Formulação como optimização clássica (c) Convergência e custo computacional 6. Arquitecturas MDO - Optimização colaborativa (CO) (a) Projecto multidisciplinar distribuído (b) Decomposição baseada em optimizador (c) Optimização multi-nível (CSSO) 7. Arquitecturas MDO - Métodos emergentes em CO (a) CO com superfícies de resposta (b) Optimização colaborativa modificada (MCO) (c) Optimização colaborativa melhorada (ECO) 8. Arquitecturas MDO - Síntese bi-nível de integração de sistemas (BLISS) (a) Decomposição do problema global (b) Análise distribuída concorrente (c) Computação paralela 9. Avanços recentes em investigação MDO (a) Métodos de análise e optimização (b) Quantificação de incerteza (c) Projecto robusto 10. Futuro de MDO (a) Integração de ferramentas numéricas (b) Implementação industrial (c) Gestão de recursos humanos em projecto 11. Optimização multi-fidelidade (a) Estratégias de aproximação (b) Aproximações físicas e numéricas (c) Modelos de baixa- e alta-fidelidade
Metodologia de avaliação
O processo de avaliação inclui um conjunto de 3 trabalhos a realizar durante o semestre e um projecto final. Com os trabalhos, os alunos aprenderão a formular e solucionar problemas utilizando ferramentas numéricas. Para projecto final, o aluno poderá identificar um problema de MDO que melhor se enquadre com os seus interesses científicos. A avaliação do projecto final inclui relatório e apresentação oral.
Pré-requisitos
Componente Laboratorial
Princípios Éticos
Componente de Programação e Computação
Componente de Competências Transversais
Bibliografia
Principal
Introduction to Multidisciplinary Design Optimization
Secundária
Multidisciplinary aerospace design optimization: survey of recent developments
J. Sobieszczanski-Sobieski and R. T. Haftka
Journal of Structural and Multidisciplinary Optimization, 14(1)
Distributed Multidisciplinary Design and Collaborative Optimization
Optimization Methods & Tools for Multicriteria/Multidisciplinary Design, VKI lecture series
Bilevel Integrated System Synthesis for Concurrent and Distributed Processing
Jaroslaw Sobieszczanski-Sobieski and Troy D. Altus and Matthew Phillips and Robert Sandusky
Jorge Nocedal and Stephen J. Wright
Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning
Addison-Wesley Longman, ISBN: 0201157675
An Introduction to the Adjoint Approach to Design
Michael B. Giles and Niles A. Pierce
Kluwer Academic Publishers, Flow, Turbulence and Combustion, 65